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Inteligência Artificial está a revolucionar-se nas infraestruturas e energia

A ascensão meteórica da IA tem o potencial de acrescentar 13 mil milhões de dólares à economia global até 2030, “mas o seu crescimento futuro depende fortemente de duas componentes frequentemente negligenciadas: infraestruturas e energia”.
8 Maio 2024, 11h27

Um research assinado por Sebastian Thomas, Lead Manager, Allianz Global Artificial Intelligence fund, da Allianz GI, refere que as infraestruturas são críticas para o avanço da IA. “As estimativas para o uso de chips em data centers sugerem um salto potencial de nove vezes nos próximos anos, de 5,1 milhões em 2023 para 46 milhões em 2027”. A IA está a aumentar o consumo global de energia e os centros de dados poderão representar até 7,5% do consumo total de eletricidade nos EUA até 2030, refere o analista.

“As empresas estão recorrendo a redes inteligentes, otimização de software, computação de ponta e muito mais para ajudar a preencher a lacuna entre oferta e procura”. Recordando que, na última década, a Inteligência Artificial (IA) revolucionou indústrias inteiras e a vida cotidiana, Thomas afirma que “as taxas de adoção da IA dispararam em todos os sectores” e que “este crescimento explosivo sublinha o papel fundamental da IA na promoção da inovação e da produtividade em todo o mundo. Mas do nosso ponto de vista, dois componentes menos discutidos são a chave para o crescimento futuro da IA: infraestruturas e energia.

As infraestruturas servem como espinha dorsal para a inovação e o avanço da IA. “Fornecem o poder computacional, os recursos de gerenciamento de dados e a segurança necessários para apoiar o desenvolvimento, a implantação e a operação de soluções de IA. Quanto mais usamos IA, mais dados são gerados e processados por algoritmos de IA, e todas essas informações precisam ser processadas e armazenadas com segurança em locais eficientes”.

Os data centers fornecem soluções robustas de armazenamento e sistemas de gerenciamento eficientes, “mas são necessários investimentos substanciais para expandir a infraestrutura existente. Isto permitirá que as organizações lidem com conjuntos de dados maiores e implementem soluções de IA em vários domínios”.

Os chips são a espinha dorsal de um centro de dados, “capazes de processar dados e calcular rapidamente milhares de milhões de resultados, permitindo o funcionamento de servidores e outros dispositivos eletrónicos. Mas para acompanhar o crescimento atual do mercado de IA, alguns especialistas acreditam que a procura de chips nos centros de dados poderá crescer mais de nove vezes nos próximos anos, de 5,1 milhões em 2023 para 46 milhões em 2027”.

Com data centers, a localização é importante. As aplicações de IA em tempo real – como veículos autónomos, diagnósticos de saúde e automação industrial – requerem baixa latência para uma rápida tomada de decisões. “Isto pode exigir a construção de mais centros de dados para permitir tempos de resposta mais rápidos e melhorar o desempenho das aplicações de IA”.

A energia é outro componente chave que pode facilitar ou dificultar o crescimento da IA. Os data centers poderão representar até 7,5% do consumo total de eletricidade nos EUA até 2030, com algumas estimativas sugerindo que o uso poderá triplicar até o final da década – de 126 terawatts/hora em 2022 para 390 terawatts/hora em 2030. O consumo de energia tem um impacto direto nos custos operacionais de funcionamento dos sistemas de IA, e a geração de toda essa energia pode ter um impacto ambiental visivelmente negativo.

As redes inteligentes podem ajudar a equilibrar a oferta e a procura em tempo real, otimizar a transmissão e minimizar as perdas de energia, conduzindo a uma infraestrutura energética mais resiliente e sustentável. “Os avanços no design de hardware, como o desenvolvimento de processadores com maior eficiência energética e chips de IA especializados, levarão a reduções significativas no consumo de energia”.

As técnicas de otimização de software, refere anda o estudo, desempenharão um papel crucial na minimização do uso de energia sem sacrificar o desempenho. Ferramentas e técnicas como poda de modelo, quantização e algoritmos de inferência de baixo consumo de energia visam ser mais eficientes em termos energéticos sem comprometer a precisão.

Em conclusão, “a crescente procura de Inteligência Artificial deverá remodelar as infraestruturas existentes e o panorama energético, o que poderá ser um desenvolvimento estimulante para os investidores”.

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